大数据时代，考计算机证已经out到天边去了。具备大数据分析相关经验的数据科学家与分析师以及了解如何打理Hadoop集群与其它技术的工程师与开发人员如今正变得炙手可热。当下与大数据紧密相关的认证数量正迅速提升，或许以下十一项资质认证是你最值得认真考虑的备选项目。
数据科学家、数据分析师、工程师乃至开发人员注意了!只要拥有能够处理大数据相关技术的能力，人才市场就会展现出慷慨的笑容与热情的怀抱。想在下一次求职时更上一层楼?很简单，拿下大数据相关认证，一切将不再只是梦想。
数据与大数据分析已经成为企业运营生命中的宝贵血液。正因为如此，具备大数据分析相关经验的数据科学家与分析师以及了解如何打理Hadoop集群与其它技术的工程师与开发人员如今正变得炙手可热。如果大家希望能在职场发展的道路上再登新的顶峰——无论您目前正在求职、谋求晋升或者只是想踏踏实实地磨砺自己的专业水准——考取大数据认证都是一个相当不错的选择。认证资质会根据特定行业及供应商的基准衡量我们的知识储备与技能水平，从而向雇主们证明我们所具备的技能集与个人价值。当下与大数据紧密相关的认证数量正迅速提升，今天文章中提到的这十一项则是其中最值得认真考虑的备选项目。
1. 认证分析专家(Certified Analytics Professional) — INFORMS
资质描述: 认证分析专家(简称CAP)资质属于严重的通用型分析认证，它考核的是大家对于整个分析流程的理解与认知，其中包括业务与分析结构、数据获取、方法、模型构建、部署与模型生命周期管理等等。它要求申请者通过CAP考试(目前已经可以在全球一百多个国家的总计七百余家Kryterion计算测试中心内进行)并遵循CAP道德公约。
如何准备: INFORMS会向申请者提供预览材料与完整的CAP学习指南。它还会为参与者数量超过十人的企业机构提供免费的半日制CAP进修课程。
官方网站：http://www.199it.comhttps://www.informs.org/Certification-Continuing-Ed/Analytics-Certification
2. 数据科学专业成就认证(Certification of Professional Achievement in Data Sciences) — 哥伦比亚大学
资质描述: 这项数据科学认证由工程与应用科学院校TheFU基金会与哥伦比亚大学艺术与科学研究生院共同建立。该项目共分为四项课程：数据科学算法(CS/IEOR)、概率论与数理统计(STATS)、数据科学向机器学习(CS)以及探索性数据分析与可视化(STATS)。
官方网站：http://idse.columbia.edu/certification
3. 卓越大数据分析与优化工程认证(Certificate in Engineering Excellence Big Data Analytics and Optimization，简称CPEE) — INSOFE
资质描述: 相关课程颇为密集，申请者需要在总计十八周时间内学习十门课程(包括讲座与实验课程)，内容涵盖分析技术的方方面面，包括如何利用Hadoop处理大数据。这项认证主要关注R语言与Hadoop的相关技能，此外还囊括统计建模、数据分析、机器学习、文本挖掘与优化等。学员们需要面对来自真实世界的顶尖项目与一系列测试评估。
官方网站：http://www.insofe.edu.in/init/default/cee_program_features
4. 大规模数据集挖掘认证(Mining Massive Data Sets Graduate Certificate) — 斯坦福大学
资质描述: 这项认证专门面向软件工程师、统计人士、预测建模人员、市场研究员、分析专家与数据挖掘者所建立。该认证具体由四门课程组成，包含学员在从Web、社交网络图形以及大型文档库等大规模数据集中提取信息时所必需的有效性认证、技术能力以及算法等。该认证能够需要耗时一到两年才能彻底完成。
5. 分析认证资质：大数据优化(Certificate in Analytics: Optimizing Big Data) – 德拉瓦大学
资质描述: 这是一套本科课程，专门面向业务、市场营销与运营管理者，数据分析师与专家、金融行业专家以及小型企业领导层。该项目融合了统计学、分析学以及书面与口头沟通技能等多种内容。它要求学员掌握分析大型数据集的各类必要工具，涵盖的主题包括如何将数据导入至分析工具包、探索性图形与数据分析、构建分析模型以及如何利用最佳模型解读不同变量之间的关系等等。
官方网站：http://www.pcs.udel.edu/data/program.html
6. EMC数据科学家助理(EMC Data Scientist Associate ，简称EMCDSA) — EMC
资质描述: EMCDSA认证旨在证明申请者有能力参与数据科学小组并以成员身份为大数据项目作出贡献。其中包括部署数据分析生命周期、将业务挑战重塑造为分析挑战、利用分析技术与工具对大数据进行分析并创建统计模型、选择适当的数据可视化机制等等。
如何准备: EMC提供一套培训教程，大家可以观看视频或者直接参加由讲师组织的现场授课。
官方网站：http://www.199it.comhttps://education.emc.com/guest/campaign/data_science.aspx
7. Cloudera认证专家：数据科学家(Cloudera Certified Professional: Data Scientist，简称CCP:DS) — Cloudera
资质描述: CCP：DS认证旨在证明学员在大数据处理方面拥有精英级别的相关技能。它要求学员通过笔试以证明自身在基础数据科学领域的知识储备。申请者还需要展示自身在真实案例中应对数据科学挑战的能力，即设计并开发一套能够投入生产使用的数据科学解决方案，并由同行加以评估。该挑战必须在通过笔试后的二十四个月过通过，且每年组织两次、每次相隔两个季度。
如何准备: Cloudera负责安排技术讲师提供现场培训、实践测试以及数据科学挑战解决方案并配合实时数据集、教程以及解答环节。
官方网站：http://cloudera.com/content/cloudera/en/training/certification/ccp-ds.html
8. Cloudera认证Apache Hadoop开发者(Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop，简称CCDH) — Cloudera
资质描述: CCDH认证要求开发者具备技术知识、技能以及编写、维护并优化Apache Hadoop开发项目的能力。获得这项认证需要通过笔试：笔试共含50到55道随机题目，作答时间为九十分钟。每道题目中都包含至少五个扣分点、且内容主要从实验性角度出发。
如何准备: Cloudera提供一项实践测试方案(需订阅，可用时长为180天)外加一份学习指南。
官方网站：http://cloudera.com/content/cloudera/en/training/certification/ccdh.html
9. Cloudera Apache Hadoop认证管理员(Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop，简称CCAH) — Cloudera
资质描述: CCAH认证要求学员具备管理员在配置、部署、维护以及保护Apache Hadoop集群以及包括Cloudera Enterprise Data Hub在内的生态系统项目时所必需的技术知识、技能与能力。要获得认证，申请者需要在九十分钟时长内解答六十道题目以通过笔试。
如何准备: Cloudera提供实践检查方案(需订阅，时长为180天)外加一份学习指南。
官方网站：http://cloudera.com/content/cloudera/en/training/certification/ccah.html
10. Cloudera Apache HBase认证专家(Cloudera Certified Specialist in Apache HBase，简称CCSHB) — Cloudera
资质描述: CCSHB认证要求学员拥有使用Apache HBase的技术知识、技能与能力，其中包括核心HBase概念、数据模型、架构、规划设计、API以及管理等。要拥有这项认证资质，申请者需要在九十分钟时长内解答四十五道题目并通过笔试。
如何准备: Cloudera提供实践检验方案(需订阅，时长为180天)外加一份学习指南。
官方网站：http://cloudera.com/content/cloudera/en/training/certification/ccshb.html
11. Revolution R语言企业专家(Revolution R Enterprise Professional) — Revolution Analytics
资质描述: 这项认证要求学员有能力利用R统计语言处理高级分析项目，包括大数据分析、数据分析生命周期、高级分析理论与方法以及统计建模的战略与实践。这项认证要求申请者在九十分钟时长内解答六十道多选题并通过这项考试(现场配备监考人员)。
如何准备: Revolution Analytics建议大家学习由其AcademyR部门设计的培训课程，并提供一份学习指南与示例式问题。
官方网站：http://www.revolutionanalytics.com/academyr-certification-study-guide
via:物联网智库
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